Cómo convertir su móvil en una cámara de seguridad para coche


Ya es habitual encontrar  vídeos grabados desde cámaras de vídeo montadas en el salpicadero de los coches. Aunque se utilizan en todo el mundo, hay paises   donde son mas populares ( como Rusia)

Hay todo tipo de razones por las cuales es posible que desee  usar una cámara de vídeo de seguridad en su coche: desde  resolver las reclamaciones de seguros(las grabaciones efectuadas al circular pueden ser esenciales a la hora de reclamar o de defenderse ante el seguro y ante la ley) ,grabar el viaje  e incluso   hasta  capturar imágenes de pasar meteoritos .

Estas  cámaras de salpicadero —o dash cam, en inglés—   pueden guardar en la memoria los segundos previos y los segundos posteriores al hecho en caso de accidente o si la cámara detecta un impacto o una deceleración brusca, creando así una prueba visual de lo sucedido. Los vídeos también se puede guardar manualmente en el caso de ser sólo testigo de un incidente.

 

Y si  quiere usar  un teléfono inteligente  en lugar de usar un  dispositivo especifico (DVR para coche  que puede comprarse entre 50€ y 120€)  para este uso ,en lugar de adquirir un dispositivo específico   usted puede también conseguir el mismo resultados  con  un smartphone actual , incluso     mejorando las prestaciones de    dispositivos  específicos   creados para este único fin.

 Asumiendo que usted tiene en sus manos un teléfono adecuado, su próximo puerto de escala debe ser un montaje para mantenerlo en su lugar mientras usted está conduciendo ,aunque es posible   que ya tenga uno si usted usa su teléfono como navegador vía satélite. Obviamente tiene que ser uno que deje la libre cámara trasera.

Cómo convertir tu teléfono en un Dash CamCómo convertir tu teléfono en un Dash Cam

Gracias a todo el trabajo necesario para mantener su cámara y grabar todo el tiempo, es una buena idea obtener un soporte que cargue su teléfono  o recoja un cable independiente para hacer el mismo trabajo. Con su kit en su lugar ya está listo para encontrar una aplicación de DVR para su teléfono.

Cómo convertir tu teléfono en un Dash Cam

Hay algunas aplicaciones  por ahí listas para satisfacer sus necesidades de DVR. La selección es más limitado en iOS, donde la cámara del coche y CamOnRoadparecen ser el mejor del grupo. Este último es gratuita y el primero tiene una versión Lite disponible si quiere probarlo antes de comprar.

CamOnRoad también está disponible en Android, junto con DailyRoads Voyager , Dash AutoGuard Cam y caroo , el último de los cuales también puede supervisar las estadísticas vitales de su coche a la vez. Todos ellos son gratuitos (o tienen versiones gratuitas) para que pueda ver cuál se adapta a su dispositivo mejor.

Usted debe comprobar  las leyes de su propio pais antes de empezar(por ejemplo en el Reino Unido actualmente es ilegal conducir un coche con alimentación de cámara en directo en su campo de visión.)

En este post vamos a ver CamOnRoad y DailyRoads Voyager, ya que pueden trabajar en segundo plano detras de una aplicación de navegación por satélite (o cualquier otra aplicación) .

Cómo convertir tu teléfono en un Dash Cam

Es importante que se familiarice con los diferentes controles y opciones de su aplicación elegido antes de salir a la carretera, ya que no desea ser perder el tiempo con los botones y deslizadores en la interestatal. Inicie el proceso de registro y ya está listo para salir a la carretera.

La mayoría de las aplicaciones le permiten establecer una cantidad específica de espacio de almacenamiento y el vídeo grabado a continuación se  graba en bucles alrededor usando ese bloque de memoria,lo cual significa que usted tiene que recordar para detener la grabación si desea mantener algo. DailyRoads Voyager tiene una específica botón Retener para guardar material reciente, que permanece visible en la parte superior de cualquier aplicación que tenga abierta (como Google Maps).

Cómo convertir tu teléfono en un Dash Cam

CamOnRoad ofrece un poco de realidad aumentada útil también .Visualiza puntos de interés a medida que circula alrededor, tales como estaciones de servicio cercanas e incluso acelerar cámaras. Velocidad, distancia y tiempo están registrados, y hay un servicio de almacenamiento en la nube opcional para sus clips.

De las dos aplicaciones que hemos visto  CamOnRoad ofrece la interfaz más atractiva y más características, pero DailyRoads Voyager ofrece un funcionamiento más sencillo y mejor integración con otras aplicaciones, por lo que vale la pena probar un par de otras diferentes para ver cuál le da las características que usted necesita.

[Cabecera Imagen cortesía de CamOnRoad ]

Fuente  aqui

Deteccion del parpadeo de los ojos mediante OpenCV


OpenCV es una biblioteca libre de visión artificial originalmente desarrollada por Intel. Desde que apareció su primera versión alfa en el mes de enero de 1999, se ha utilizado en infinidad de aplicaciones. Desde sistemas de seguridad con detección de movimiento, hasta aplicativos de control de procesos donde se requiere reconocimiento de objetos. Esto se debe a que su publicación se da bajo licencia BSD, que permite que sea usada libremente para propósitos comerciales y de investigación con las condiciones en ella expresadas.

Open CV es multiplataforma, existiendo versiones para GNU/Linux, Mac OS X y Windows  conteniendo  más de 500 funciones que abarcan una gran gama de áreas en el proceso de visión, como reconocimiento de objetos (reconocimiento facial), calibración de cámaras, visión estérea y visión robótica.

El proyecto pretende proporcionar un entorno de desarrollo fácil de utilizar y altamente eficiente. Esto se ha logrado, realizando su programación en código C y C++ optimizados, aprovechando además las capacidades que proveen los procesadores multi núcleo. OpenCV puede además utilizar el sistema de primitivas de rendimiento integradas de Intel, un conjunto de rutinas de bajo nivel específicas para procesadores Intel.

Veamos algunos ejemplos que usan esta biblioteca:

http://www.youtube.com/watch?v=v0UNbB_vyrM

Esta fantástica  aplicación creada  por  Martin Polak  es capaz de detectar parpadeo de los ojos mediante el cálculo de flujo óptico en la zona de los ojos dentro de la imagen estabilizada de cabeza. Cuando el usuario  ha cerrado los ojos durante más de 5 segundos, la aplicación comienza a sonar para despertarlo . El algoritmo hace uso de OpenCV, una biblioteca de la visión por ordenador de código abierto y el software de aprendizaje automático.

Esta aplicación  se podría  usar   utilizar dentro de los vehículos para evitar permitir dormir  al conductor detrás del volante u otras aplicaciones

bblinking

Por otro lado la aplicación  Eye Location, disponible gratuitamente en Google play aqui  intenta localizar los centros de los ojos de una persona que la cámara está capturando en tiempo real. Se basa en un algoritmo de visión por ordenador que explota la información de crominancia del ojo y la simetría radial del iris con el fin de localizar los centros de los ojos. El algoritmo hace tambien uso de OpenCV, una biblioteca de la visión por ordenador de código abierto y el software de aprendizaje automático. La detección de la cara se realiza utilizando una función de detector de rostro del OpenCV. La aplicación funciona de manera óptima en ambientes bien iluminados, donde se capturan las imágenes con buenos niveles de contraste.

Acceso en Google Play

ÁREAS DE APLICACIÓN DE ESTE TIPO DE APLICACIONES DE RECONOCIMIENTO

•Tipificación de ojos :La función de la tipificación del ojo utiliza la dirección de la mirada y del ojo parpadea para componer mensajes o realizar otras acciones. El objetivo final es ayudar a las personas con ELA, lock-in síndrome, tetraplejia o cualquier otra persona que sólo puede mover los ojos con el uso de su dispositivo de mano para comunicarse, navegar por Internet o facilitar otras tareas cotidianas.
Desplazamiento inteligente : Similar a la característica del Samsung Smart Scroll, que actualmente se basa en el reconocimiento de rostros y de inclinación (http://mashable.com/2013/03/14/smart-scroll/), desplazamiento inteligente puede optimizarse aún más al detectar el cambio de la dirección de la contemplar.
• Spoof prueba cara de desbloqueo:  La característica de la cara de desbloqueo se puede suplantar por lo general usando una foto de el propietario (http://www.geek.com/android/android-face-lock-feature-spoofed-by-photograph-1440953/). Desbloqueo facial puede hacerse más fiable mediante la introducción de un «cheque liveness ‘: una vez a la cara se verifica, el usuario está obligado a seguir un punto en movimiento al azar con sus ojos.
• Estimación de la dirección de la mirada de asistencia al conductor:Al montar el teléfono móvil en el salpicadero de un vehículo, una aplicación de estimación mirada podría supervisar y evaluar la vigilancia del conductor, determinando si el foco del conductor de atención está en el camino.
Evaluaciones de usabilidad:Los movimientos oculares y fijaciones proporcionan una indicación de la cantidad de procesamiento cognitivo requiere una pantalla y por lo tanto lo fácil que es para procesar, lo que conduce a la posible utilización de seguimiento de los ojos de contribuir a la evaluación de la usabilidad de las interfaces de usuario.

 

Para poder crear proyectos haciendo uso de esta librería con Visual Studio , se deben seguir los siguientes pasos:

  1. Bajar OpenCV desde aquí (por ejemplo  la 2.4.0
  2. Hacer doble click al ejecutable. Esto descomprimirá los archivos. Elegir una ubicación para OpenCV y descomprimir (Yo elegí C:\, pero pueden elegir cualquier otra, por lo cual de ahora en  más me referiré a esa ruta elegida como INSTALL_PATH, pero esto debe ser reemplazado SIEMPRE por la ruta que eligió.
  3. Ir a Inicio y escribir en la barra de búsqueda «Variables del sistema». Click en el resultado que aparece como «Editar las variables de entorno del sistema».
  4. Dentro de la pestaña ‘Opciones Avanzadas’ ir a ‘Variables de Entorno’.
  5. En la nueva ventana, buscar dentro del segundo listado (variables del sistema) una variable llamada Path. Seleccionarla y hacer click en editar.
  6. Ir al final del textbox ‘Valor de la variable’, agregar un punto y coma, y agregar las siguientes dos ubicaciones, también separadas por un punto y coma:
    • INSTALL_PATH\opencv\build\x86\vc10\bin
    • INSTALL_PATH\opencv\build\common\tbb\ia32\vc10

    donde
    *ia32 es en caso de tener Windows x32, sino ingresar a intl64.
    *vc10 es en caso de tener Visual C 2010. En caso de tener Visual C 2008, elegir vc9.

Luego, abrir un proyecto existente que utilice OpenCV (éste, por ejemplo), seleccionarlo en el ‘Explorador de soluciones’ y hacer click derecho para seleccionar ‘Propiedades’.

En propiedades dirigirse a:

  • C/C++
    Agregar los siguientes directorios en Additional Include Directories:

    • INSTALL_PATH\opencv\build\include\opencv
    • INSTALL_PATH\opencv\build\include
  • Linker->General
    Agregar el siguiente directorio en Additional Library Directories:

    • INSTALL_PATH\opencv\build\x86\vc10\lib
  • Linker->Input
    Agregar el siguiente listado, tendiendo en cuenta que

    • debe reemplazarse el número por la versión de OpenCV que se utiliza. Por ejemplo, 242 para la versión 2.4.2 o 240 para la 2.4.0.
    • debe quitarse la letra ‘d’ final, si se trata de un Release Project.

opencv_core240d.lib
opencv_imgproc240d.lib
opencv_highgui240d.lib
opencv_ml240d.lib
opencv_video240d.lib
opencv_features2d240d.lib
opencv_calib3d240d.lib
opencv_objdetect240d.lib
opencv_contrib240d.lib
opencv_legacy240d.lib
opencv_flann240d.lib

Si se tratara de una solución, y no de un proyecto simple, repetir esto en cada proyecto.

 

Más información aquí